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World File Search System准确度
头颅测量区域叠加——数字与模拟的准确度和精密度：2. 下颌骨
4.3. 数字牙齿模板 ................................................................................................ 53 4.4. 操作员错误 .............................................................................................................. 54 4.5. 临床意义 .............................................................................................................. 55 4.6. 局限性 ...................................................................................................................... 56 4.7. 结论 ...................................................................................................................... 57 资金 ................................................................................................................................ 59 参考书目 ............................................................................................................................. 60
通过地形改装风速（WT）调整高分辨率区域气候建模的调整，对南亚的风速准确度提高了风速的精度
由于地形和大气过程之间的复杂相互作用引起的摘要，气候建模在具有复杂地形（例如南亚）的地区可能具有挑战性。这项研究研究了南亚日常风速的高分辨率气候模拟的附加值差异，重点是创新的地形风速（W t）调整方法。通过应用分布增加值（DAV）和上尾PDF（95％）分析，我们会系统地评估区域气候模型（RCMS）和全球气候模型（GCMS）的性能。使用W t方法前后的DAV结果的比较揭示了调整对区域气候模型性能的影响。在几种模型中，例如IPSL-RCA，Noresm1-RCA和Canesm2-RCA，掺入W t导致了实质性改进，如正dav值所示。在上尾PDF分析中，改进更加一致，表明调整通常增强了极端风事件的表示。但是，某些模型（例如NoreSm1-RCA和Canesm2-RCA）通过描述正面DAV值在调整W t之前和之后始终如一。总体而言，结果表明W t有效地改善了大多数气候模型的风速表示。根据DAV分析，高分辨率模型在低分辨率模型中平均具有15％的正添加值。这项研究的贡献正在弥合南亚观察到的风速模式与气候模型输出之间的差距。由于这项研究，揭示了评估和调整模型的量身定制方法，强调了模型行为的复杂性。在次大陆的研究领域中，这项研究的结果为与气候相关的决策，风险评估和基础设施发展提供了关键见解。
稳态母小波的视觉评估——...
表 4 分别列出了每个参与者使用能量、熵和方差特征的分类器性能。给出了每个母小波和特征集的最高准确度。性能最成功的分类器算法在准确度之下给出。表 4 的最后一列还给出了平均分类器准确度。在这些准确度最高的算法中，集成学习器算法的准确度最高，达 43 次。
解决空间和时间中核心物体识别的神经机制；一种计算方法
各种研究都对物体识别（大脑的基本能力）的潜在机制进行了研究。然而，对识别速度和准确度之间的平衡的探索较少。大多数物体识别的计算模型都无法解释识别时间，因此只关注识别准确度，原因有两个：缺乏感官处理的时间表征机制，以及使用非生物分类器进行决策处理。在这里，我们提出了一个物体识别的分层时间模型，使用脉冲深度神经网络与生物学上合理的决策模型相结合，以解释识别时间和准确度。我们表明，所提模型的响应动力学可以类似于大脑的响应动力学。首先，在物体识别任务中，该模型可以模拟人类和猴子的识别时间和准确度。其次，该模型可以复制文献中观察到的不同速度-准确度权衡机制。更重要的是，我们证明了所提模型中不同抽象级别（上级、中级和下级）的时间表征与先前研究中观察到的大脑表征动态相匹配。我们得出结论，由分层前馈脉冲结构产生的脉冲的积累可以很好地解释决策的动态，也可以解释不同抽象级别的表示动态。关键词：时间对象识别、速度-准确度权衡、深度脉冲卷积神经网络、积累到边界模型、动态表示相异矩阵
仪器框图
准确度——它被定义为指示值和实际值之间的差异。实际值可能是一个已知标准，通过将其与获得的值进行比较可获得准确度。如果差异很小，准确度就很高，反之亦然。准确度取决于其他几个参数，如滞后、线性、灵敏度、偏移、漂移等。它通常以跨度百分比、读数百分比甚至绝对值表示。标准值由政府设定，以维持标准。 读数准确度：是读数时与真实值的偏差，以百分比表示。仪器的绝对准确度是以数字而不是百分比表示的与真实值的偏差。 跨度——它可以定义为仪器从最小到最大刻度值的范围。对于温度计，其刻度从-40°C到100°C。因此，其跨度为140°C。如前所述，准确度定义为跨度的百分比。它实际上是以跨度的百分比表示的与真实值的偏差。 精度——可定义为信号可读取的极限。例如，如果考虑一个模拟刻度，其刻度设置为 0.2 psi，则可估计仪器指针的位置在 0.02 psi 以内。因此，该仪器的精度为 0.02 psi。 范围——可定义为仪器可测量的最低读数和最高读数之间的测量值。温度计的刻度为 −40°C 至 100°C。因此，范围从 −40°C 到 100°C。 再现性——可定义为仪器在相同条件下重复读取相同输入后重复产生相同输出的能力。 灵敏度——也可称为过程的传递函数。它是仪器输出变化与相应测量变量变化之间的比率。对于良好的仪器或过程，灵敏度应始终较高，从而产生更高的输出幅度。 偏移——偏移是零输入仪器的读数。
消除结核病的人工智能解决方案
在这个框架中，问题定义的清晰度并不总是意味着对解决问题所需的数据量的定量理解，或者某个指标应采用的数值以产生影响。通常，在完成初始模型实验并获得一些实地经验之前，这些都是未知的。如果某个数值对影响至关重要，则应在问题定义中提供该值的理由。例如，在通过自动 X 射线分析检测结核病的情况下，人工智能应该瞄准的准确度阈值可以基于人类专家（放射科医生）准确度的现有指标。因此，人工智能技术应该尝试达到或超过这个准确度。另一方面，在预测依从性的情况下，相关的准确度指标及其数值可能不太清楚，因为可能不存在相应的手动基线。在这种情况下，只有在建立人工智能模型和评估实地干预措施的一些实验之后才能获得清晰度。
消除结核病的人工智能解决方案
在这个框架中，问题定义的清晰度并不总是意味着对解决问题所需的数据量的定量理解，或者某个指标应采用的数值以产生影响。通常，在完成初始模型实验并获得一些实地经验之前，这些都是未知的。如果某个数值对影响至关重要，则应在问题定义中提供该值的理由。例如，在通过自动 X 射线分析检测结核病的情况下，人工智能应该瞄准的准确度阈值可以基于人类专家（放射科医生）准确度的现有指标。因此，人工智能技术应该尝试达到或超过这个准确度。另一方面，在预测依从性的情况下，相关的准确度指标及其数值可能不太清楚，因为可能不存在相应的手动基线。在这种情况下，只有在建立人工智能模型和评估实地干预措施的一些实验之后才能获得清晰度。
2024 年油菜籽周海报展示会 – 摘要
在 135 个独特分析中比较了每个种子质量性状的预测准确度，评估了对 GS 模型（九个回归模型）、群体（五个模型训练/验证群体设计）和标记密度（三个包含低、中和高密度的标记集）的响应。预测准确度（以预测和实际表型之间的相关性表示）范围从 0.023（总油含量）到 0.897（亚油酸含量）。预测准确度与性状复杂性呈负相关，与训练/验证群体相关程度呈正相关，标记密度或参数模型之间没有显着差异。机器学习模型的表现与普通参数模型相当或更差。总油含量是所分析的最复杂的性状，当改变上述因素时，准确度提高高达 0.745。
人工智能识别视网膜眼底图像，...
目的：评估深度学习算法在视网膜眼底图像中执行不同任务的性能：（1）检测视网膜眼底图像与光学相干断层扫描 (OCT) 或其他图像，（2）评估优质视网膜眼底图像，（3）区分右眼 (OD) 和左眼 (OS) 视网膜眼底图像，（4）检测老年性黄斑变性 (AMD) 和 (5) 检测可转诊的青光眼性视神经病变 (GON)。患者和方法：设计了五种算法。从包含 306,302 张图像的数据库（Optretina 的标记数据集）进行回顾性研究。三位不同的眼科医生（均为视网膜专家）对所有图像进行分类。数据集按患者分为训练（80%）和测试（20%）两部分。采用了三种不同的 CNN 架构，其中两种是定制设计的，以最小化参数数量，同时对其准确性的影响最小。主要结果测量是曲线下面积 (AUC)，包括准确度、灵敏度和特异性。结果：视网膜眼底图像的测定 AUC 为 0.979，准确度为 96%（灵敏度 97.7%，特异性 92.4%）。高质量视网膜眼底图像的测定 AUC 为 0.947，准确度为 91.8%（灵敏度 96.9%，特异性 81.8%）。OD/OS 算法的 AUC 为 0.989，准确度为 97.4%。AMD 的 AUC 为 0.936，准确度为 86.3%（灵敏度 90.2%，特异性 82.5%），GON 的 AUC 为 0.863，准确度为 80.2%（灵敏度 76.8%，特异性 83.8%）。结论：深度学习算法可以将视网膜眼底图像与其他图像区分开来。算法可以评估图像的质量，区分右眼和左眼，并以高水平的准确度、灵敏度和特异性检测 AMD 和 GON 的存在。关键词：人工智能、视网膜疾病、筛查、视网膜眼底图像
使用可穿戴耳罩式脑电图系统解码情感状态下的听觉诱发反应
摘要 目的：本文研究了一种耳周脑电图系统，作为传统头皮脑电图系统的替代方法，用于对听觉刺激引起的唤醒-效价域中的人类情感状态进行分类。方法：在情感状态分类任务的有效性方面，将从耳朵周围记录的脑电图与根据国际 10-20 系统收集的脑电图进行比较。本研究设计了一种具有八个干脑电图通道的可穿戴设备用于耳部脑电图采集。21 名受试者参加了一项为期三天、共六次的实验，使用耳朵和头皮脑电图采集方法。实验任务包括聆听听觉刺激并自我报告对所述刺激引起的情绪。各种特征与不对称方法结合使用，以评估使用耳朵脑电图信号与头皮脑电图相比的唤醒和效价状态的二元分类性能。主要结果。在受试者相关环境中，使用耳部脑电图信号训练多层极限学习机后，我们实现了唤醒 67.09% ± 6.14 的平均准确度和效价 66.61% ± 6.14 的平均准确度，而头皮脑电图方法实现了唤醒 68.59% ± 6.26 的平均准确度和效价 67.10% ± 4.99 的平均准确度。在受试者无关的环境中，耳部脑电图方法实现了唤醒 63.74% ± 3.84 的准确度和效价 64.32% ± 6.38 的准确度，而头皮脑电图方法实现了唤醒 64.67% ± 6.91 的准确度和效价 64.86% ± 5.95 的准确度。最佳结果表明，耳部脑电图和头皮脑电图信号在情感状态分类方面没有显著差异。意义重大。据我们所知，本文是第一篇探索耳部脑电图信号在情绪监测中的应用的论文。我们的研究结果证明了耳部脑电图系统在开发情绪监测装置方面的潜在用途，与传统的头皮脑电图装置相比，这种装置更适合用于日常情感生活日志系统。